AI Lab
Tejas Vaij · Coding
AI Lab ist ein visueller Arbeitsbereich, um Modelle des maschinellen Lernens ohne Programmieren zu erstellen. Sie ziehen Komponenten auf eine Arbeitsfläche, verbinden sie zu einer Pipeline und lassen die Plattform auf Ihren Daten trainieren, testen und vorhersagen. Das Ziel sind Business-Analysten, kleine Teams und alle, die Prognosen oder die Vorhersage von Kundenabwanderung brauchen, aber keine Data-Science-Abteilung zur Hand haben. Das Produkt ist noch in Entwicklung und als bald startend gelistet, deshalb sind Zugang und Preis noch nicht öffentlich.
Über AI Lab
Was ist AI Lab
AI Lab ist eine No-Code-Plattform für maschinelles Lernen, die um eine Arbeitsfläche mit Drag-and-drop herum gebaut ist. Statt Python zu schreiben oder mit Notebooks zu jonglieren, setzen Sie eine Pipeline aus Bausteinen zusammen: Daten laden, bereinigen, ein Modell wählen, trainieren und die Ausgabe lesen. Das Versprechen ist unkompliziert. Business-Analysten erhalten Prognosen und Trendanalysen, ohne auf eine Warteschlange in der Entwicklung zu warten.
Das Werkzeug deckt die gängigen Fälle von maschinellem Lernen ohne Programmieren ab: Umsatzprognosen, Vorhersage von Kundenabwanderung, Bedarfsplanung, Risikobewertung, Qualitätskontrolle und Patientenfluss. Jeder davon ist ein Ablauf im Stil einer Vorlage, keine leere Seite, was die Einrichtung für Menschen verkürzt, die noch nie ein Modell trainiert haben. Das ist wichtig. Eine leere Arbeitsfläche schreckt genau die Leute ab, für die dieses Werkzeug gebaut ist.
Wo Ehrlichkeit angebracht ist: AI Lab ist noch nicht öffentlich erschienen. Die Seite sagt „In Development • Launching Soon“, also gibt es keinen bestätigten Preis, keine Details zu einer kostenlosen Testversion und keine geprüfte Liste unterstützter Dateiformate oder Datenkonnektoren. Betrachten Sie die Funktionsliste als Plan des Anbieters, nicht als fertiges Produkt. Wenn Sie heute maschinelles Lernen im Produktivbetrieb brauchen, ist das noch nicht reif genug, um sich darauf zu verlassen.
Erste Schritte
- Treten Sie der Warteliste bei oder prüfen Sie die offizielle Seite, denn das Produkt ist noch nicht gestartet.
- Melden Sie sich an, sobald Sie Zugang haben, und erstellen Sie ein neues Projekt oder wählen Sie eine Vorlage für einen Anwendungsfall.
- Ziehen Sie eine Datenquelle auf die Arbeitsfläche und verbinden Sie sie mit einem Baustein zur Vorverarbeitung.
- Fügen Sie einen Modellbaustein hinzu, legen Sie Ihre Zielspalte fest und starten Sie den Trainingsschritt.
- Prüfen Sie die Vorhersagen und exportieren Sie den Ablauf, entweder als wiederverwendbare Pipeline oder als Produktivcode.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von AI Lab.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Business-Analysten
- Kleine und mittlere Unternehmen
- Data Scientists
- Lehrende
Aufgaben
- Umsatz- und Bedarfsprognose
- Vorhersage von Kundenabwanderung
- Risiko- und Betrugsbewertung
- Qualitätskontrolle
Szenarien
- Eine Einzelhandelsanalystin, die eine Bedarfsprognose für das nächste Quartal braucht, aber keinen Programmierhintergrund hat.
- Ein Berater, der an einem Nachmittag ein Modell für eine Kundendemo prototypen will.
- Ein Ausbilder, der eine Klasse Schritt für Schritt durch das Training eines Modells führt, auf einem geteilten Bildschirm.
Wichtigste Funktionen
ML-Baukasten per Drag-and-drop
Der Kern des Produkts ist eine Arbeitsfläche, auf der Sie Bausteine platzieren und verbinden. Daten laden, bereinigen, Modell wählen und trainieren sind getrennte Schritte, die Sie umsortieren und erneut ausführen können. Eine einmal gebaute Pipeline lässt sich also für den nächsten Datensatz anpassen, ohne von vorn zu beginnen. Sie richtet sich an Menschen, die ihre Daten verstehen, aber nicht den Code, der sie sonst umgibt.
Prognose-Pipelines
AI Lab liefert Prognosen als erstklassigen Ablauf. Sie speisen historische Daten ein, und die Pipeline erzeugt vorausschauende Vorhersagen für Umsatz, Bedarf oder Patientenvolumen. Der Ansatz mit Vorlagen verkürzt die Einrichtung im Vergleich zum Bau derselben Sache in einem Notebook. Es funktioniert, meistens.
Fertige Vorlagen für Anwendungsfälle
Statt mit einer leeren Arbeitsfläche zu beginnen, wählen Sie ein Szenario wie Abwanderungsvorhersage oder Risikobewertung. Jede Vorlage bringt eine sinnvolle Standard-Pipeline mit, die Sie anpassen, ohne die zugrunde liegenden Einstellungen zu berühren. Bei einem ersten Projekt ist das der Unterschied zwischen einer Stunde Arbeit und dem Aufgeben.
Export als Produktivcode
Data Scientists sind nicht an die visuelle Oberfläche gebunden. Sie können auf der Arbeitsfläche prototypen und den Ablauf als Code für die Bereitstellung exportieren. Das hält das Werkzeug für Teams nützlich, die das Modell an einem anderen Ort als einem Dashboard brauchen, denn dieselbe visuell getestete Pipeline lässt sich an die Entwicklung übergeben und in Ihrer eigenen Infrastruktur ausführen, ohne Neufassung.
Zusammenarbeit für Teams
Der Anbieter positioniert AI Lab für geteilte Abläufe über Abteilungen hinweg, sodass verschiedene Personen am selben Projekt arbeiten, ohne Notebooks hin und her zu reichen. Einheitlichkeit über die Modelle einer Organisation ist das erklärte Ziel. Die genauen Funktionen zur Zusammenarbeit sind noch nicht bestätigt.
Analyse und Ergebnisausgabe
Über die Vorhersage hinaus will die Plattform Erkenntnisse aus Ihren Modellen sichtbar machen, etwa welche Faktoren Abwanderung treiben oder in welchen Zeiträumen der Bedarf steigt, und verpackt diese Ausgabe in eine Form, die eine Führungskraft ohne Notebook lesen kann. Genau das liest ein nicht-technischer Beteiligter wirklich. Das ist der Nutzen, nicht das Modell selbst.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Nimmt die Hürde des Programmierens aus dem maschinellen Lernen, sodass Analysten Modelle direkt bauen.
- Abläufe mit Vorlagen für Prognose, Abwanderung und Risiko verkürzen die Zeit bis zum ersten Ergebnis.
- Der Weg des Exports in Code hält Data Scientists im Boot, statt sie aus dem Werkzeug zu drängen.
- Prognosen und Vorhersagen sind um Geschäftsentscheidungen herum dargestellt, nicht um rohe Modellkennzahlen.
Nachteile
- Das Produkt ist noch nicht gestartet, also gibt es keinen geprüften Preis, keine bestätigte kostenlose Stufe und keine Möglichkeit, es jetzt zu testen.
- Es wird nur eine Web-Plattform erwähnt, was bedeutet, dass es keine mobile oder Offline-Nutzung auf einem vom Netz getrennten Laptop gibt, und nichts, was Sie am Telefon prüfen können.
- Keine veröffentlichte API, daher kann die Integration von Vorhersagen in Ihre eigenen Systeme unmöglich sein.
- Keine bestätigte Liste von Datenkonnektoren oder Dateiformaten, ein echtes Risiko, wenn Ihre Daten an einem ungewöhnlichen Ort liegen.
Häufige Fragen
AI Lab dient dazu, Modelle des maschinellen Lernens und Prognose-Pipelines über eine visuelle Oberfläche zu erstellen. Typische Anwendungen sind Umsatzprognosen, Abwanderungsvorhersage, Bedarfsplanung und Risikobewertung, alles ohne Programmieren.
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